大数据分析方法有哪些

编辑:光环大数据 来源: 互联网 时间: 2017-12-27 11:15 阅读:

  大数据分析方法有哪些?光环大数据了解到,随着待分析数据规模的迅速扩张,分析模型参数也快速增长,对已有的大数据分析模式提出了挑战,参加大数据分析培训,可以快速掌握大数据分析方法,是非常便捷的途径。
大数据分析方法
大数据分析方法有哪些?

光环大数据经过积累多年的培训经验,为大家汇总一些常用的大数据分析方法:

1.描述型分析(发生了什么)

这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2.诊断型分析(为什么会发生)

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

良好设计的BIdashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

3.预测型分析(可能发生什么)

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4.指令型分析(需要做什么)

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

在大数据分析的应用过程中,可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流,帮助用户交互筛选大量的数据,有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现。

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